【目的】大渡河流域位于我国青藏高原与四川盆地之间的过渡区域,区内高山耸立,河谷深切,地表起伏巨大,复杂地质条件下极易发育一系列地质灾害问题。【方法】以大渡河流域为研究区,基于多源数据融合分析方法,整合地质调查、遥感解译、时空统计分析及典型案例反演,系统构建了大渡河流域滑坡的空间分布、时间分布特征及其与地形、地质构造、岩土体类型、斜坡结构、水文条件和人类活动等多要素协同作用分析框架,研究大渡河干流流域滑坡时空演化规律并解释其多尺度耦合致灾机制。构建了多因素综合控制的滑坡发育模型,明确了研究区域地质构造与人类活动的协同作用机制。【结果】主要获得以下认识:(1)97%的滑坡发育于距断层5 km范围内,并且集中分布于海拔500～3 500 m、坡度10°～50°的强卸荷带;(2)94.18%的滑坡事件发生在5—9月雨季,与降雨量呈显著正相关;(3)水电枢纽区5 km范围内滑坡密度达0.113处/km2,是其他区域的3倍。【结论】结果表明:滑坡空间分布上呈现显著构造控灾特征,时序特征揭示降雨是滑坡发生的主要触发因素,且工程扰动诱发滑坡效应突出。
【目的】月球南极永久阴影区由于低温和长期无日照的特点,成为月球水冰的关键储集区域。明确该区域水冰的分布范围、丰度和赋存形态是揭示月球水源起源和演化过程的核心科学问题,也是实现月球原位资源利用和可持续深空探测的关键前提。【方法】已有研究方法包括轨道遥感技术与间接分析手段等。在轨道遥感方面,应用中子与伽马射线光谱、近红外与热红外光谱及雷达极化成像技术,分析其原理和探测能力。在间接分析方面,采用撞击羽流分析、热环境建模和微冷阱分析方法评估水冰的稳定性。【结果】原位钻探和热释放气体分析被确立为水冰存在的最终验证技术。通过Lunar Prospector、Chandrayaan-1、Lunar Reconnaissance Orbiter及LCROSS等任务的数据分析,评估了不同探测方法的精度、适用场景和局限性,揭示了各方法在水冰分布探测中的表现差异。【结论】未来的技术发展方向包括突破高空间分辨率遥感技术,以提升水冰分布制图精度;发展具备自主导航和精细采样能力的月面移动机器人,支持复杂地形的原位探测;构建“轨道-原位-模拟”多尺度数据融合框架,形成对月球水冰从宏观分布到微观机理的全面认知,为月球基地建设与深空探测提供技术支撑。
【目的】天山北坡寒旱区冰川流域径流受垂直地带性与冰川消融非线性共同影响。而显著的垂直梯度与高冰川径流贡献率,导致该区域存在融雪径流模拟效果不佳、基流物理机制表征不足的突出难题,本文以玛纳斯河流域为研究区,揭示物理机制模型与数据驱动模型在垂直分异下的性能适配规律。【方法】集成CMADS数据集构建SWAT、LSTM及CNN-LSTM并行径流模拟框架,采用纳什效率系数(NSE)、均方根误差(RMSE)和百分比偏差(PBIAS),定量评估1979—2018年径流模拟性能。解析融雪期(4—7月)和枯水期(11月至次年3月)的模型误差成因。【结果】结果表明:CNN-LSTM在整体模拟表现出更优的模拟性能,整体模拟NSE达0.829,较LSTM(0.800)和SWAT(0.811)提升3.6%与2.2%。其中融雪期(4—7月)时CNN-LSTM仍展现最优模拟效果(NSE=0.787),较SWAT(0.737)和LSTM(0.764)提升6.8%与3.0%。而枯水期(11月至次年3月)时CNN-LSTM/LSTM模拟效果相近(NSE=0.859)。考虑枯水期流量基数小,SWAT虽NSE(0.782)低于前两者,但其地下水过程的显式物理参数化,仍赋予结果更高过程稳健性与可解释性,具独特分析价值。【结论】垂直地带性梯度下,模型性能差异由水文过程机制与模型结构优势共同驱动。CNN-LSTM通过数据驱动学习气象要素时空模式,对非线性过程适应性优异。SWAT依托物理机制的显式参数化,仍然具备独特的过程一致性和可解释性。研究揭示寒旱区径流模拟中不同模型的优势边界与适用情境,为物理机制与数据驱动融合的径流模拟模型发展提供关键科学依据与参考。
【目的】水库塌岸是水库库区典型的工程地质灾害,直接威胁沿岸居民生命财产及基础设施安全,其防治与风险管控是水利工程领域的重大挑战之一。【方法】系统梳理国内外水库塌岸研究现状,首先阐明其成因机制与典型破坏模式;进而综述从勘查识别到预测评价的技术方法体系,辨析图解法、数学分析法与数值模拟等方法的适用性;论述融合工程治理与生态修复的协同防治措施,以及“天-空-地-水”专业监测与群测群防技术体系。在此基础上,从管理视角构建以风险评估为科学依据、以“预报-预警-预演-预案”(“四预”)为主线的水库塌岸风险管控系统框架,详细阐述其闭环管理流程与实施策略。【结果】结果表明,水库塌岸成因复杂,库水位波动是主导外部触发因素,岸坡的地质结构与岩土体性质是控制其稳定性的内在基础;塌岸识别与预测技术呈现经验性与机理模型融合的趋势,数值模拟与机器学习等机理与数据驱动方法,代表了高精度与智能化预测的发展方向;其防治措施从单一的工程措施向“工程-生态”协同治理转变,生态护坡等措施正日益受到重视;监测预警体系已发展为“群专结合、立体协同”的成熟范式;风险管控初步形成了以“四预”为主线、以风险评估为科学依据的系统性管理框架,实现了从被动应急向主动防控的战略转变,显著提升了水库库区的综合风险管理能力。【结论】当前对水位、降雨、渗流、地质构造等多因素动态耦合作用机制的认识仍不充分,需深化多场耦合机理研究,发展融合物理机理与数据驱动的“灰箱”模型,推动预测技术智能化与标准化;攻克复杂条件下的塌岸预测难题;应研究植被根系固土机理的量化模型、生态护坡材料的耐久性及其与工程结构的协同工作机理,发展生态友好的韧性防治技术;构建智慧管控“大脑”,实现风险“四预”的闭环管理。
【目的】我国东部地区旱涝变率大、灾害风险高,但基于长时间历史数据的东部旱涝格局变化规律尚不清晰。为揭示中国东部地区长期旱涝格局的演变规律及其未来变化趋势,【方法】基于我国1470—2020年的长序列气象数据,重构旱涝分布级数,结合小波分析和功率谱分析,识别旱涝变化的主导周期与阶段特征,并使用长短时记忆网络模型预测了东部地区2030—2100年旱涝演变趋势。【结果】结果显示:1470—2020年间中国东部经历了两个偏旱期和一个偏涝期,旱涝情势具有平均20年、50年和180年的变化周期,“北涝南旱”与“北旱南涝”的气候格局以平均200年为周期交替。空间分析显示,近50年来华北、东北西南部等地旱涝波动性高,年际方差阈值较大,气候系统不稳定;而南方大部波动性较低,旱涝变化较为平稳。机器学习预测结果表明,21世纪中叶后东部气候格局将由偏旱向偏涝转变,“北涝南旱”事件自20世纪末期发生频率逐渐增高,并在2036年左右出现阶段性高发,随后频率逐渐下降。而“北旱南涝”事件在此后逐渐增强,并在21世纪中叶达到阶段性高发,之后逐渐减少。【结论】结果表明:中国东部旱涝情势和南北旱涝格局存在长期周期性和阶段性交替规律,未来气候系统可能呈现由偏旱向偏涝的转折趋势。结果深化了对中国东部旱涝时空演变机制的理解,可为水资源优化配置、洪旱灾害风险评估及防御体系构建提供科学支撑,对保障区域水安全具有重要意义。
【目的】冲积河流阻力的准确计算在治河防洪工程中具有重要意义。传统阻力计算公式与现有机器学习方法仍存在诸多不足。为提升阻力模型的性能与泛化能力,建立一套基于深度学习的阻力计算方法,【方法】选择弗劳德数、体积含沙量、宽深比、径深比、年径流量和年输沙量等水文特征作为模型输入,构建一种基于深度森林的水流阻力计算模型。利用黄河下游水文站的实测数据进行模型训练与测试,并从时空泛化能力、迁移学习表现等方面综合评估模型。【结果】模型在测试集上的纳什效率(NSE)为0.785,平均绝对误差(MAE)为0.002,均方根误差(RMSE)为0.003,平均绝对百分比误差(MAPE)为14.618%。加入时空平均特征泛化模型后,模型的NSE从0.681 4提升至0.742 7, MAE从0.002 3降至0.002 1, RMSE从0.003 2降至0.002 8, MAPE从14.978%降至13.689%。在将模型迁移至全新的水沙条件下时, NSE最大降幅达65.35%, MAE、 RMSE和MAPE的最大升幅分别为100%、150%和123.98%。【结论】深度森林模型相比于传统的阻力公式和机器学习模型,在冲积河流一般条件下的阻力计算方面,能展现出更为优越的预测精度。通过引入大尺度时空平均特征,模型在不同水文站与水文时期的计算精度有效提升,泛化能力明显增强。然而,在应对特殊水沙情势时,模型仍存在性能波动,有时计算精度还超不过具有物理背景的糙率公式,亟需结合物理机制以增强其迁移学习能力,且在解决复杂环境下的黄河动床阻力计算问题时,应该注重同良好的传统公式相互印证这一环节。
【目的】通过对比两种模型对鄱阳湖叶绿素a的反演结果,筛选出反演精度更高的一种方法,使其能够更准确、高效地应用于浅水湖泊的水质监测与管理。【方法】叶绿素a是水环境监测的重要指标,是衡量水体富营养化的关键参数。本文以鄱阳湖为典型研究区域,基于实测叶绿素a浓度和Landsat-8 OLI卫星遥感数据,对湖区叶绿素a浓度进行反演。通过对遥感影像的预处理,利用单波段及波段组合数据与叶绿素a浓度数据进行相关性分析,构建了叶绿素a波段比值模型,筛选相关波段组合,在此基础上进一步构建了BP神经网络模型(Back Propagation Neural Network Model),将实测叶绿素a浓度与BP神经网络模型反演结果进行相关性比较。【结果】结果表明:所构建的BP神经网络模型相较于波段比值模型预测值与实测值之间的决定系数(R2)从0.624～0.855提升到0.745～0.921,平均绝对误差百分比(MAPE)和均方根误差(RMSE)相较于波段比值模型降低46%以上。【结论】BP神经网络模型在反演精度上优于波段比值模型,时间尺度上,基于BP神经网络模型反演的丰水期叶绿素a浓度高,枯水期低,夏季叶绿素a浓度升高,冬季降低;空间尺度上,湖心及水体流动强的区域叶绿素a浓度低,沿岸及人类活动强的区域浓度高,南部湖区高于北部。本研究所构建的BP神经网络模型对浅水湖泊叶绿素a反演效果较好,对湖泊生态环境保护具有重要支撑。
【目的】气候变化背景下极端暴雨事件日益频繁,城市老旧社区面临洪涝灾害的挑战愈发严峻。城市老旧社区由于基础设施老化、建筑防灾等级低和规划设计不合理,其防灾韧性普遍较弱。因此,提高城市老旧社区洪涝灾害韧性已成为我国防灾减灾工作的重中之重。【方法】首先阐述了城市老旧社区与洪涝灾害韧性的概念,并从制度、技术、空间、组织和社会层面概述了老旧社区的特征。接着,从韧性治理要素、协同治理要素、空间治理要素、治理要素的互动机理、治理要素与韧性的学理联系这五个方面阐述了城市老旧社区洪涝灾害韧性的基本思路。再次,界定了城市老旧社区的韧性维度:制度韧性、组织韧性、社会韧性、技术韧性、基础设施韧性。最后,构建了城市老旧社区洪涝灾害韧性分析框架,建立其与韧性各维度之间的联系。【结果】城市老旧社区洪涝灾害韧性分析框架主要由治理理念、治理体系和治理能力三大部分组成:以韧性治理、协同治理和空间治理作为治理理念,治理体系包括领导体制、运行机制和治理制度,治理能力包括现代科技支撑保障能力、领导干部驾驭风险能力和社会组织动员能力。【结论】该分析框架为城市老旧社区洪涝灾害治理提供了系统的理论支撑与实践路径,有助于丰富和完善治理理论体系,拓展洪涝灾害韧性的研究视角,提升城市老旧社区的灾害防范能力,为其他城市老旧社区转变洪涝治理理念与方法、提高洪涝灾害韧性提供借鉴。
【目的】随着全球气候变化影响,我国极端灾害天气呈多发、频发、重发趋势,给社会发展带来严重危害和损失。研究发现,目前我国极端天气应急管理仍存在“应急管理体制机制有待完善、气象预报预警技术尚有短板、社会综合防灾减灾能力亟需提升”等问题。针对极端天气应急管理协同治理的研究有助于提升我国气象灾害应急管理工作水平。【理论】本文在理论建构方面,提出由“气象预报-政府决策-社会响应”三位一体构成的“三方协同模型”框架,为极端天气协同治理提供了新的思路和解决方案。【方法】提出“四维协同治理框架”,实现从单一主体视角向多元主体协同视角的转变。“四维协同治理架构”从跨体系协同治理机制、数字化治理范式转型、开放式协同创新网络、前瞻性防御制度供给等四个维度进行研究,为极端天气协同治理提供了一种新的思路和模式。【结论】提出极端天气应急管理协同治理的实现路径为:通过“理念前置、预警前置和场景前置”措施推动极端天气灾害防御关口前移;通过“政府内部协同、部门—区域协同和政府—社会协同”措施实现极端天气应急管理高质量应对;通过“互动感应、应急叫应和有效响应”措施促进极端天气应急管理防灾减灾成效最大化。
【目的】全球气候变化和人类活动深刻改变了干旱动态,特别是在生态敏感区域。分析纵向岭谷区高黎贡山南段两侧气象干旱(MD)和水文干旱(HD)的传播特征与机制,为制定有效的水资源管理和灾害预防提供科学依据。【方法】以高黎贡山南段两侧显著的水文气象分异特性,基于1981—2020年代表流域的月降水和径流数据,采用标准化降水指数(SPI)和标准化径流指数(SRI)评估MD和HD的强度与频率,利用Mann-Kendall趋势检验分析干旱指数变化趋势,通过游程理论评估MD向HD的传播滞后时间,并结合贝叶斯序数概率回归模型量化累积降水亏缺(SPIm)与HD严重度之间的关系。【结果】显示:过去40年纵向岭谷区气象干旱的强度显著增加,相较于水文干旱事件,气象干旱事件的发生频率更高(MD约为2.2～2.5次/年;HD约为1.1～1.5次/年);水文干旱则持续时间更长(2.18～3.04个月)且更严重(1.18～1.76)。MD向HD的传播相对迅速,平均滞后期在0.5～0.7个月,但恢复过程的滞后较长(1.2～2.2个月)。贝叶斯序数概率回归分析进一步揭示SPIm与HD严重度呈负相关,且在极端MD条件下,这种关系的不确定性增加。【结论】高强度HD可能会对该地区的农业和其他社会经济活动造成限制,气象干旱的快速响应与水文干旱的缓慢恢复表明该区域水资源可持续利用面临挑战。这些发现有助于深化对山地生态系统中干旱传播的理解,并为应对气候变化的水资源管理策略调整提供科学依据。